- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我想将多个输入传递给我的 CNN 模型。遵循文档并传递 2 个值,但面临上述错误。型号摘要:
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Layer (type) Output Shape Param # Connected to
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input_11 (InputLayer) (None, 300) 0
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input_22 (InputLayer) (None, 300) 0
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embedding_1 (Embedding) (None, 300, 100) 2173500 input_11[0][0]
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embedding_2 (Embedding) (None, 300, 100) 2173500 input_22[0][0]
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conv1d_1 (Conv1D) (None, 300, 128) 12928 embedding_1[0][0]
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conv1d_2 (Conv1D) (None, 299, 128) 25728 embedding_1[0][0]
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conv1d_3 (Conv1D) (None, 298, 128) 38528 embedding_1[0][0]
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conv1d_4 (Conv1D) (None, 297, 128) 51328 embedding_1[0][0]
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conv1d_7 (Conv1D) (None, 300, 128) 12928 embedding_2[0][0]
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conv1d_8 (Conv1D) (None, 299, 128) 25728 embedding_2[0][0]
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conv1d_9 (Conv1D) (None, 298, 128) 38528 embedding_2[0][0]
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conv1d_10 (Conv1D) (None, 297, 128) 51328 embedding_2[0][0]
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max_pooling1d_1 (MaxPooling1D) (None, 60, 128) 0 conv1d_1[0][0]
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max_pooling1d_2 (MaxPooling1D) (None, 59, 128) 0 conv1d_2[0][0]
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max_pooling1d_3 (MaxPooling1D) (None, 59, 128) 0 conv1d_3[0][0]
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max_pooling1d_4 (MaxPooling1D) (None, 59, 128) 0 conv1d_4[0][0]
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max_pooling1d_7 (MaxPooling1D) (None, 60, 128) 0 conv1d_7[0][0]
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max_pooling1d_8 (MaxPooling1D) (None, 59, 128) 0 conv1d_8[0][0]
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max_pooling1d_9 (MaxPooling1D) (None, 59, 128) 0 conv1d_9[0][0]
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max_pooling1d_10 (MaxPooling1D) (None, 59, 128) 0 conv1d_10[0][0]
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concatenate_1 (Concatenate) (None, 237, 128) 0 max_pooling1d_1[0][0]
max_pooling1d_2[0][0]
max_pooling1d_3[0][0]
max_pooling1d_4[0][0]
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concatenate_2 (Concatenate) (None, 237, 128) 0 max_pooling1d_7[0][0]
max_pooling1d_8[0][0]
max_pooling1d_9[0][0]
max_pooling1d_10[0][0]
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conv1d_5 (Conv1D) (None, 233, 128) 82048 concatenate_1[0][0]
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conv1d_11 (Conv1D) (None, 233, 128) 82048 concatenate_2[0][0]
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max_pooling1d_5 (MaxPooling1D) (None, 46, 128) 0 conv1d_5[0][0]
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max_pooling1d_11 (MaxPooling1D) (None, 46, 128) 0 conv1d_11[0][0]
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conv1d_6 (Conv1D) (None, 42, 128) 82048 max_pooling1d_5[0][0]
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conv1d_12 (Conv1D) (None, 42, 128) 82048 max_pooling1d_11[0][0]
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max_pooling1d_6 (MaxPooling1D) (None, 2, 128) 0 conv1d_6[0][0]
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max_pooling1d_12 (MaxPooling1D) (None, 2, 128) 0 conv1d_12[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
flatten_1 (Flatten) (None, 256) 0 max_pooling1d_6[0][0]
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flatten_2 (Flatten) (None, 256) 0 max_pooling1d_12[0][0]
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concatenate_3 (Concatenate) (None, 512) 0 flatten_1[0][0]
flatten_2[0][0]
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dense_1 (Dense) (None, 128) 65664 concatenate_3[0][0]
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final_output (Dense) (None, 3) 387 dense_1[0][0]
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Total params: 4,998,267
Trainable params: 4,998,267
Non-trainable params: 0
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调用模型拟合为:
model.fit({'input_11':X_t, 'input_22':X_t}, y, batch_size=32, epochs=1, validation_data=(X_test, y_test))
我想为我提到的两个输入(input_11和input_22)提供相同的输入值,因此对两者使用相同的变量。上述所有变量的维度如下:
X_t: (66234, 300)
y: (66234, 3)
X_test: (2960, 300)
y_test: (2960, 3)
调用model.fit
后出现以下错误:
Error when checking model input: the list of Numpy arrays that you are passing to your model is not the size the model expected. Expected to see 2 array(s), but instead got the following list of 1 arrays: [array([[ 0, 0, 0, ..., 19396, 9498, 21369],
[ 0, 0, 0, ..., 19688, 19396, 6742],
[ 0, 0, 0, ..., 21121, 20955, 1020],
...,
[ 0, ...
我该如何解决这个问题?谢谢
最佳答案
您可以将列表传递给模型的拟合方法以进行输入。
model.fit([X_t, X_t], y, batch_size=32, epochs=1, validation_data=(X_test, y_test))
您还应该传递两个数组作为验证数据。
model.fit([X_t, X_t], y, batch_size=32, epochs=1, validation_data=([X_test, X_test], y_test))
以下也可以工作。
model.fit({'input_11':X_t, 'input_22':X_t}, y, batch_size=32, epochs=1, validation_data=({'input_11':X_test, 'input_22':X_test}, y_test))
关于python - CNN 多输入,检查模型输入 : Expected to see 2 array(s), 时出错,但得到以下 1 个数组列表:,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54742088/
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